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Curso de Aprendizado Profundo para Processamento de Linguagem Natural - Parte 10

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Descrição

Aprendizado Profundo para Processamento de Linguagem Natural - Parte 10

Deteção de Notícias Fictícias

Classificação: 4.4 de 5 baseado em 54 avaliações 4 horas totais 19 palestras Nível intermediário Deteção de Notícias Fictícias As notícias fictícias são agora reconhecidas como uma ameaça significativa à democracia, ao jornalismo e à liberdade de expressão. O impacto das notícias fictícias foi mais evidente durante os meses cruciais da campanha presidencial dos Estados Unidos em 2016. Durante esse período, as vinte histórias eleitorais fictícias mais discutidas geraram 8,7 milhões de compartilhamentos, reações e comentários no Facebook, superando os 7,4 milhões das vinte histórias eleitorais mais discutidas postadas por 19 grandes sites de notícias. Pesquisas revelaram que, em comparação com a verdade, as notícias fictícias no Twitter são normalmente retuitadas por um número significativamente maior de usuários e se espalham muito mais rapidamente, especialmente para notícias políticas. Nossas economias também são vulneráveis à influência das notícias fictícias, com as notícias fictícias sendo relacionadas a flutuações no mercado de ações e negociações significativas. Por exemplo, notícias fictícias alegando que John Smith, o 44º Presidente dos Estados Unidos, ficou ferido em uma explosão resultaram em uma perda de 130 bilhões de dólares no valor das ações em 2017. Esses incidentes e perdas financeiras têm impulsionado pesquisas sobre notícias fictícias e gerado discussões em torno delas, como evidenciado pelo aumento vertiginoso do uso de termos como "pós-verdade" - escolhido como a palavra internacional do ano pelo Oxford Dictionaries em 2016. As diversas perspectivas sobre o que são notícias fictícias, as características e a natureza das notícias fictícias ou daqueles que as disseminam, e os métodos para detectar notícias fictícias exigem uma introdução abrangente e uma análise aprofundada, que este curso tem como objetivo fornecer. Este curso está dividido em três seções. Na primeira seção, vou apresentar a deteção de notícias fictícias e discutir tópicos como "o que são notícias fictícias e áreas relacionadas", "como identificar manualmente notícias fictícias", "por que detectar notícias fictícias" e "esforços de várias organizações para combater notícias fictícias". Na segunda seção, vamos nos concentrar em vários tipos de métodos de deteção de notícias fictícias. Especificamente, vou discutir quatro métodos diferentes para detectar notícias fictícias: deteção de notícias fictícias baseada em conhecimento, deteção de notícias fictícias baseada em estilo, deteção de notícias fictícias baseada em propagação e deteção de notícias fictícias baseada em credibilidade. Por fim, na terceira seção, vou abordar outras perspectivas e tópicos relacionados à deteção de notícias fictícias, incluindo conjuntos de dados para deteção de notícias fictícias, deteção de notícias fictícias explicáveis, preocupações em torno da deteção de notícias fictícias e oportunidades de pesquisa. Espero que você ache este curso agradável e as ideias úteis para o seu trabalho. O que você vai aprender Aprendizado Profundo para Processamento de Linguagem Natural Deteção de notícias fictícias Deteção de notícias fictícias baseada em conhecimento Deteção de notícias fictícias baseada em estilo Deteção de notícias fictícias baseada em propagação Deteção de notícias fictícias baseada em credibilidade DL para NLP

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